本文關鍵詞：基于壓縮感知的分布式視頻編碼技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動視頻技術的廣泛應用,在功耗、計算能力和存儲空間受限的便攜式設備上壓縮和傳輸視頻信號成為多媒體信息技術的發(fā)展趨勢。編碼簡單、解碼復雜的分布式視頻編碼技術(Distributed Video Coding, DVC)應運而生。DVC以分布式信源編碼理論(Distributed Source Coding, DSC)為基礎,采用“獨立編碼、聯合解碼”的方式,充分利用視頻間的相關特性簡化編碼系統的處理流程。近幾年來,為了進一步降低編碼系統的復雜度,拓展DVC技術的應用范疇,一種可以在變換域處理中直接壓縮信號的壓縮感知(Compressed Sensing, CS)理論在DVC研究領域受到了廣泛的關注。本文結合DVC和CS理論,充分發(fā)掘視頻信號內和信號間的相關特性,提出了一種改進的多假設預測邊信息的分布式壓縮視頻感知編碼(Distributed Compressed Video Sensing, DCVS)方案。在該方案中把視頻分為關鍵幀和非關鍵幀,在編碼端兩種幀都只進行簡單的壓縮測量,其中關鍵幀的測量率較高；在解碼端關鍵幀進行CS重構,而非關鍵幀利用視頻間的相關性進行重構,這也是本文的研究重點。在非關鍵幀的重構中針對預測幀的重要作用,根據殘差重構的思想把預測幀的概念擴展到多假設預測上,使用改進的多假設預測的方法生成預測值。在多假設預測中使用前、后相鄰重構的參考幀和當前幀的估計值作為假設,通過三者的線性組合得到預測值,并在殘差重構的迭代過程中不斷地調整運動估計的匹配塊和搜索窗的大小,同時通過更新多假設預測的值提高了視頻的重建性能。本文首先研究分布式視頻編碼的基礎理論并重點分析邊信息的生成算法。其次研究了壓縮感知的理論知識,對圖像使用分塊壓縮感知的方法并通過仿真實驗對比了不同重構算法的性能。隨后對分布式壓縮感知(DCS)理論進行分析研究,重點分析在分布式視頻中通用的JSM-1模型,通過仿真實驗證明JSM-1模型的聯合重構相比于獨立CS重構能在較少測量值下取得更好的性能。然后把改進的多假設預測邊信息生成方法運用到分布式壓縮視頻感知上。最后通過MATLAB仿真實驗證實了該方案能有效的提高視頻的重建性能。
【關鍵詞】：分布式視頻編碼 壓縮感知 多假設預測 殘差重構
【學位授予單位】：福州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 課題研究背景8-10
• 1.2 研究目的和意義10-11
• 1.3 課題研究現狀11-13
• 1.4 本文主要工作和章節(jié)安排13-15
• 第二章 分布式視頻編碼15-28
• 2.1 分布式信源編碼理論15-18
• 2.1.1 Slepian-Wolf理論15-17
• 2.1.2 Wyner-Ziv理論17-18
• 2.2 分布式視頻編碼系統典型方案18-21
• 2.2.1 基于像素域的Wyner-Ziv視頻編碼系統18-19
• 2.2.2 基于變換域的Wyner-Ziv視頻編碼系統19-21
• 2.3 邊信息生成技術21-27
• 2.3.1 運動估計和運動補償概念22-23
• 2.3.2 運動補償內插法23-27
• 2.3.3 運動補償外推法27
• 2.4 本章小結27-28
• 第三章 壓縮感知理論28-39
• 3.1 壓縮感知的提出28
• 3.2 壓縮感知的基本原理28-34
• 3.2.1 信號的稀疏表示29-31
• 3.2.2 信號的壓縮測量31-32
• 3.2.3 信號的稀疏重建32-34
• 3.3 壓縮感知的應用34-35
• 3.4 壓縮感知在圖像信號上的性能仿真35-38
• 3.4.1 圖像的分塊35
• 3.4.2 圖像分塊重構模型35-36
• 3.4.3 仿真性能對比36-38
• 3.5 本章小結38-39
• 第四章 分布式壓縮感知理論39-49
• 4.1 分布式壓縮感知簡介39-40
• 4.2 聯合稀疏模型40-42
• 4.3 分布式壓縮視頻感知42-45
• 4.4 分布式壓縮感知在視頻上的性能仿真45-47
• 4.4.1 仿真模型45-46
• 4.4.2 仿真性能對比46-47
• 4.5 本章小結47-49
• 第五章 基于殘差重構的分布式壓縮視頻感知49-65
• 5.1 殘差重構的基本框架49-55
• 5.1.1 殘差重構的基本原理49-50
• 5.1.2 殘差重構的分布式視頻壓縮編碼50-51
• 5.1.3 分塊壓縮感知及其重構算法51-53
• 5.1.4 性能仿真53-55
• 5.2 基于多假設預測邊信息的分布式壓縮視頻感知55-60
• 5.2.1 基于多假設預測的邊信息生成方法55-57
• 5.2.2 本文提出的分布式壓縮視頻感知系統框架57-60
• 5.3 實驗結果及分析60-64
• 5.4 本章小結64-65
• 總結與展望65-67
• 1. 論文主要工作總結65-66
• 2. 研究展望66-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-72
• 個人簡歷、在學期間的研究成果以及發(fā)表的學術論文72

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